算法流程:

1. 以30s 為一個(gè)epoch進(jìn)行基本處理。


2. 用巴特沃斯高通濾波器濾除0.5Hz以上高通，簡(jiǎn)單去除基線。


3. 眨眼檢測(cè), 利用中值濾波器提取短時(shí)間內(nèi)荊棘狀的波形，出現(xiàn)一次與靜態(tài)EEG值偏差1/128以上的波谷和波峰時(shí)，即認(rèn)定為眨眼。


3. 利用巴特沃斯帶通濾波器提取δ，θ，α，σ，β，EMG等波段信號(hào)，并提取其包絡(luò)，作為其基礎(chǔ)功率近似值。


4. 人工偽跡檢測(cè)，當(dāng)人體移動(dòng)，或碰觸電極，將造成順時(shí)高功率輸出或飽和。由此：
(1)將30秒的epoch分解為1秒段,并分別檢測(cè)其AF波段(0.5~7hz)內(nèi)的峰峰值和斜率是否超過閾值。
(2) 對(duì)源信號(hào)檢查β波段和EMG平均功率是否超過閾值。


5. 覺醒檢測(cè)，因?yàn)槿嗽谇逍训臅r(shí)候,α和β波段能量較高，并且在出現(xiàn)睡意的時(shí)候，主要能量會(huì)朝著低頻方向移動(dòng)。所以，對(duì)每一個(gè)epoch,檢查前15秒內(nèi)和后15秒內(nèi)α，β波段功率和中心頻率比值來判別。


6. 檢測(cè)紡錘波，根據(jù)AASM規(guī)則，人進(jìn)入深睡期間時(shí)，很可能會(huì)出現(xiàn)持續(xù)時(shí)間大于0.5秒，頻率11~16hz的紡錘波。檢測(cè)方法是，將一個(gè)epoch再細(xì)分成2秒的段，每段里如果每個(gè)的σ包絡(luò)大于θ，α，β波段的包絡(luò)(90%情況下大于)，或其時(shí)域瞬時(shí)值大于30秒內(nèi)的σ包絡(luò)的平均幅度的2倍， 就被認(rèn)為是紡錘波。


7. 各波段能量相對(duì)比，人在清醒和不同睡眠程度情況下，各個(gè)波段相對(duì)能量比值有所不一
樣。比如 ,Pα/Pθ,Pδ/Ptotal 等，利用此能大致判別睡眠階段。


8. 分層決策樹
? ?R0:如果一各epoch內(nèi)，人工偽跡檢測(cè)器檢測(cè)到50%以上為偽跡，就將此epoch判斷為偽
跡。否則進(jìn)入下一步判斷。
? ?R1:R1主要用來區(qū)分開清醒，快速動(dòng)眼，淺睡，深睡。如果此epoch內(nèi)，β波段占優(yōu)并且
清醒探測(cè)器檢測(cè)為清醒就將其分類到R3作進(jìn)一步篩查，否則，分類到R2。
? ?R2:如果σ波段能量占優(yōu)或者紡錘波檢測(cè)器檢測(cè)到此epoch內(nèi)存在紡錘波，則將此epoch
判斷為深睡，否則，判斷為潛睡。
R3:如果眨眼探測(cè)器在此時(shí)檢測(cè)到眨眼次數(shù)超過一定閾值，并且接下來2分鐘內(nèi)眨眼次數(shù)
也超過此閾值，就認(rèn)為是在做夢(mèng)(REM)，否則，認(rèn)為其處于清醒狀態(tài)。
R4:對(duì)上述各30秒epoch判斷出的睡眠階段進(jìn)行梳理。例如，兩個(gè)判別為清醒(W)的epoch
之間的任一epoch ，也一定是清醒。R4規(guī)則如下表。


R4 階段檢測(cè) 連續(xù)段替代
1 清醒-任何-清醒 清醒-清醒-清醒
2 淺睡-任何-淺睡 淺睡-淺睡-淺睡
3 深睡-任何-深睡 深睡-深睡-深睡

4 做夢(mèng)-任何-做夢(mèng) 做夢(mèng)-做夢(mèng)-做夢(mèng)

另外，基于深度學(xué)習(xí)的單通道分期參考：

https://github.com/akaraspt/deepsleepnet

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的前额单通道脑电睡眠分期算法设计的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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